Aggregate Accounting Earnings and Security Returns: China Evidence and the Replication of US Results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the earnings-return association over long return intervals. The research design is built upon one important accounting intuition: as earnings are aggregated over longer intervals, the effect of earnings measurement error and the time lag between earnings recognition and market reaction slowly dwindles. Therefore, over time, we should observe an improving association between (aggregate) earnings and stock return. In this study, we first replicate the results of Easton, Harris, and Ohlson (1992) for the same period of 1968-1986 and find very similar results under refined correlation metrics. Second, we expand coverage to test US data from 1962 to 2011 and find that their prediction holds for the past 50 years in the US market. Third, our post-1992 China and US data generate the same pattern of rising earnings-return correlation as the return interval expands, despite China’s immature stock market. Further comparison indicates that the earnings-return correlation in China is lower than that in the US market in the same period of 1992-2011. Finally, to make our results comparable to the original ones in Easton, Harris, and Ohlson (1992), we also report the 1992-2011 results under the original metrics, such as R 2 and concordant pair percentage; we still reach the same conclusions. Overall, the empirical results support Easton, Harris, and Ohlson’s theory in both the US market and the emerging China market, extending the external validity of their theory to the international capital market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».